PCL学习笔记一：io
最近结合例子学习（PCL）点云库的技术文档，今天开始把学习的过程记录下来，稍后会把PCL环境搭建的过程也分享出来，与大家共同学习。
学习的资源基本来自于PCL官网技术文档 。分为下面几个部分来学习PCL:
- io, image_range
- registration
- filters, features, keypoints
- segmentation
- surface
- kdtree, octree
- visualization
第一部分：io
PCD格式：
3D点云存储的一种格式。PCD（Point Cloud Data）格式原来就存在，PCL中改进了原有版本，使用的是0.7版本（PCD_V7）。其他3D格式还有PLY（polygon文件格式），STL （主要用于CAD）等。 PCD格式头文件用ASCII编码，其内容每点之间都用”\n”换行隔开。
PCD文件中重要的入口参量有FIELDS（定义每一点所具有的所有维度），WIDTH（每行多少点），HEIGHT（多少行）。FIELDS示例：
| FIELDS x y z # XYZ data FIELDS x y z rgb # XYZ + colors FIELDS x y z normal_x normal_y normal_z # XYZ + surface normals FIELDS j1 j2 j3 # moment invariants |
写入PCD格式示例
读出PCD格式示例
本人试了一下在VS中运行写入示例程序，加入包含文件和库文件，动态链接库之后，运行时还是出现了问题（PCDwrite.exe 中的 0x75b1969b 处有未经处理的异常: 0xC06D007E: Module not found），尚未解决。
连接两个点云
保证两个点云的点field类型和数量相等，即可连接。
连接点：直接相加。 cloud_c = cloud_a; cloud_c += cloud_b;
结果：
Cloud A:
0.352222 -0.151883 -0.106395
-0.397406 -0.473106 0.292602
-0.731898 0.667105 0.441304
-0.734766 0.854581 -0.0361733
-0.4607 -0.277468 -0.916762
Cloud B:
0.183749 0.968809 0.512055
-0.998983 -0.463871 0.691785
0.716053 0.525135 -0.523004
Cloud C:
0.352222 -0.151883 -0.106395
-0.397406 -0.473106 0.292602
-0.731898 0.667105 0.441304
-0.734766 0.854581 -0.0361733
-0.4607 -0.277468 -0.916762
0.183749 0.968809 0.512055
-0.998983 -0.463871 0.691785
0.716053 0.525135 -0.523004
连接field： pcl::concatenateFields (cloud_a, n_cloud_b, p_n_cloud_c);
结果：
Cloud A:
0.352222 -0.151883 -0.106395
-0.397406 -0.473106 0.292602
-0.731898 0.667105 0.441304
-0.734766 0.854581 -0.0361733
-0.4607 -0.277468 -0.916762
Cloud B:
0.183749 0.968809 0.512055
-0.998983 -0.463871 0.691785
0.716053 0.525135 -0.523004
0.439387 0.56706 0.905417
-0.579787 0.898706 -0.504929
Cloud C:
0.352222 -0.151883 -0.106395 0.183749 0.968809 0.512055
-0.397406 -0.473106 0.292602 -0.998983 -0.463871 0.691785
-0.731898 0.667105 0.441304 0.716053 0.525135 -0.523004
-0.734766 0.854581 -0.0361733 0.439387 0.56706 0.905417
-0.4607 -0.277468 -0.916762 -0.579787 0.898706 -0.504929
OpenNI Grabber接口
PCL提供了获取3D点的硬件接口，其中就包括了能驱动Microsoft Kinect 和 Asus Xtion Pro的OpenNI Grabber。
#include <pcl/io/openni_grabber.h>
#include <pcl/visualization/cloud_viewer.h>
class SimpleOpenNIViewer
{
public:
SimpleOpenNIViewer () : viewer ("PCL OpenNI Viewer") {}
void cloud_cb_ (const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::ConstPtr &cloud)
{
if (!viewer.wasStopped())
viewer.showCloud (cloud);
}
void run ()
{
pcl::Grabber* interface = new pcl::OpenNIGrabber();
// make callback function from member function
boost::function<void (const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::ConstPtr&)> f =
boost::bind (&SimpleOpenNIViewer::cloud_cb_, this, _1);
interface->registerCallback (f);
// start receiving point clouds
interface->start ();
// wait until user quits program with Ctrl-C, but no busy-waiting -> sleep (1);
while (!viewer.wasStopped())
{
boost::this_thread::sleep (boost::posix_time::seconds (1));
}
// stop the grabber
interface->stop ();
}
pcl::visualization::CloudViewer viewer;
};
int main ()
{
SimpleOpenNIViewer v;
v.run ();
return 0;
}
运行Tools and Demo下的pcl_openni_viewer项目的结果：
上面例子的拓展，把深度和色彩值结合，显示在三维坐标空间中
直接在环境里面找到tutorial文件夹下的源代码，在原路径下Cmake生成解决方案，再编译。 如，源代码处选择D:/PCL/trunk/doc/tutorials/content/sources/range_image_border_extraction，目标代码处选择D:/PCL/trunk/doc/tutorials/content/sources/range_image_border_extraction。单击Configure，弹出对话框选择VS10，Use default native compliers，完成后展开窗口内红色分组确认每个安装过的第三方include和lib都正确后，点击Generate。
关闭Cmake Gui，打开生成的sln，加入如下动态链接库。还是出现和之前一样的问题。module not found.
XnCore.dll
XnDDK.dll
XnDeviceFile.dll
XnDeviceSensorV2KM.dll
XnFormats.dll